把大模型裝進手機
讓“私人助理”可隨身攜帶
【AI世界】
◎實習記者 吳葉凡
編者按 在我國經濟由高速增長轉向高質量發展的歷史進程中，數字化、智能化的作用不斷凸顯。數字化是構筑國家競爭新優勢的基礎，智能化則是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，二者不斷融合，共同構成中國式現代化的強引擎，推動國民經濟高質量發展。為順應這一趨勢，從今日起，本報推出數智版，展現人工智能和數字領域的新技術、新業態、新趨勢。
隨著“百模大戰”進入拼落地、拼產業應用的“下半場”，不少手機廠商紛紛入局，表示將推出自研手機大模型。2023年底，榮耀對外公布了自研的70億參數大模型――“魔法大模型”的規模數據。市場調研機構Canalys預測，2024年，全球約5%(約6000萬部)的手機會具有端側AI運算能力。據業內人士分析，智能手機用戶規模巨大、便攜性較強、應用生態完善，有望成為大模型最理想的落地平臺。
為何手機廠商要花費大量精力自研手機大模型？手機大模型落地還需經歷哪些考驗？帶著這些問題，記者采訪了相關專家。
手機廠商紛紛自研大模型
記者梳理發現，2023年8月以來，國內外的主流手機廠商紛紛表示將把大模型裝進手機，華為、小米、vivo、OPPO、榮耀、三星等企業無一例外。北京市社會科學院副研究員王鵬認為，這一趨勢是技術發展和市場需求共同推動的結果。“大模型在自然語言處理、圖片識別等領域取得了不少成果，消費者對于手機智能化、個性化服務的需求也在不斷增長。這促使手機廠商通過在手機中引入大模型來提升用戶體驗和自身競爭力。”王鵬說。
但是市場上已有許多比較成熟的大模型，各手機廠商為何不將這些大模型直接裝進手機，反而要花費大量時間和精力去自研大模型呢？
記者了解到，目前市面上大部分大模型都是云端大模型。它們不僅參數量巨大，同時也需要極強的算力來支持運算。這導致了高昂的成本。vivo副總裁、vivo AI全球研究院院長周圍曾透露，目前和大模型進行一次對話的成本為0.012元到0.015元。如果某大模型有兩億用戶，這些用戶一天要用大模型進行10次對話，那么一年中，光是對話的成本就會達到上百億元，更遑論運行、維護服務器等成本。
為解決云端大模型成本高昂的弊端，手機行業開始著手研發手機大模型以降低成本。與部署在云端的云端大模型不同，大多數手機大模型從端側發力，部署在手機等終端設備上，力圖實現純端側運行或端云側協同。手機大模型的優勢不僅在于成本低。從數據角度看，云端大模型的數據大部分都來自互聯網，這不利于大模型適應用戶個性化的使用習慣；手機大模型的數據源于用戶，這使得大模型能更了解用戶。因此，如果說云端大模型是個“萬事通”，那么手機大模型則更像是為用戶量身定制的“私人助理”。
提升手機智能化水平
OPPO高級副總裁兼首席產品官劉作虎曾說：“未來，AI可能讓手機呈現新面貌。”王鵬認為，當手機大模型成為用戶的“私人助理”，會帶來四點變化。
首先是交互方式的改變。王鵬認為，現在人們更多的還是通過按鍵或觸屏的方式與手機交互。隨著語音識別技術的不斷發展，大模型能夠更加精準地識別和理解用戶的語音指令。這使得語音有望成為未來用戶與手機的主要交互方式。此外，在手機大模型的加持下，人們搜索信息的方式有望變得更加便利。
其次，手機的個性化服務水平有望得到加強。“手機大模型可以更好地了解用戶的需求和偏好，為用戶提供更加個性化的服務，比如智能推薦、智能提醒等。”王鵬認為，雖然目前一些手機已具備這一功能，但精準度仍有待提升。手機大模型的應用可大大提升手機個性化服務的精準度。
再次，手機應用程序的智能化水平有望提升。比如，對照片和音頻、視頻的編輯會更加智能。以國內某手機為例，其具有照片“消除路人”功能。在大模型技術加持下，手機助手能夠在深度學習的基礎上理解用戶需求，進行智能重繪，產出照片的效果相比于其他照片處理軟件也更加自然。
最后，手機在未來可能會成為智能家居的核心。“現在手機主要是作為智能家居的操控器。手機大模型落地應用后，手機就可根據用戶的不同需求、不同場景和不同的天氣、季節，智能化地指揮智能家居。”王鵬說。
落地仍需過四關
手機大模型固然有許多優點，但要想讓它真正落地，還有很長一段路要走。
首先要解決的是數據安全和隱私的問題。由于手機大模型的數據來源是手機用戶在使用過程中產生的數據，因此，如何在提升大模型精準程度的基礎上保障用戶數據安全，是手機廠商要解決的重要問題。王鵬認為：“相關部門應該制定手機大模型訓練的規則。同時，手機廠商也要在政府和行業的指導之下，建立完善的數據保護制度，在保證用戶數據不被泄露的前提下對模型進行訓練。”
其次要解決的是手機計算能力和存儲空間的限制問題。在端側運行大模型，對于手機的算力、能耗、內存都提出了更高要求。如果算力過高，那么能耗可能也會變大，導致手機發熱；如果占用內存過多，也會影響其他應用程序的運行。目前，即便是市面上的高端手機，其硬件配置也依舊有限，難以滿足千百億級參數大模型的端側運行需求。對此，王鵬提出了兩種解決思路：“第一是提升手機算力和存儲空間；第二是通過使用更高效的算法或模型壓縮技術，來適應有限的手機硬件條件。”
再次，手機大模型落地還面臨著“商業關”。手機大模型需要提供更加自然、便捷的交互方式，優化用戶體驗。這就要求手機廠商在開發過程中，充分考慮到用戶的使用習慣。“即便算力、安全性都滿足了，但用戶覺得不好用，手機大模型也不算是成功落地。這就需要開發者根據用戶的反饋來不斷對大模型進行改進。”王鵬說。
最后，手機廠商花費大量精力研發手機大模型的根本目的，在于通過市場推廣盈利，實現企業可持續發展。王鵬認為，只有企業做到成本可控，生產出大家都用得起的產品，才能實現手機大模型的真正落地。
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